Token在不同领域有不同含义，但主要分为以下两类：

一、人工智能领域（大模型处理文本）

定义

Token是自然语言处理（NLP）中文本的最小处理单元，可是一个单词、汉字、标点符号或短语。例如英文句子"I love AI!"会被拆分为4个Token："I"、"love"、"AI"、"!"。

作用

- 作为模型理解文本的“积木”，通过分词器将连续文本切分成离散单元，便于计算和语义分析。

- 影响模型性能和计费，Token数量越多，处理成本越高。

特点

- 长度不固定，例如英文单词通常为1个Token，而中文词汇可能拆分为多个Token。

- 不同模型采用不同分词规则，如空格、标点符号等也可能被单独作为Token。

二、计算机身份认证领域

定义

Token是服务器生成的临时字符串，用于验证用户身份。例如登录后返回的加密字符串，可替代用户名和密码进行后续请求。

用途

- 提高安全性，避免频繁传输敏感信息。

- 支持跨平台访问，如微信扫码登录其他应用时生成的临时Token。

三、其他领域

区块链：

代币（如比特币），代表特定权益或数据。

多模态数据处理：Token可表示文本、图像、视频等数据的离散化符号。

总结：Token的核心作用是实现数据的标准化处理和高效交互，具体含义需结合应用场景理解。